C-RADIOv4-H 昇腾 NPU 适配

1. 简介

本文档记录 nvidia/C-RADIOv4-H（C-RADIOv4 Huge 版本）在昇腾 NPU 上的适配与验证结果。

C-RADIOv4 是 NVIDIA 发布的视觉特征提取模型系列，基于 Vision Transformer (ViT) 架构，通过聚合多个视觉教师模型（SigLIP2-g、DINOv3-7B、SAM3）的知识进行训练。C-RADIOv4-H 是 Huge 版本，约 653M 参数。

模型特点：

• 输出 (summary, spatial_features) 元组，summary 类似 CLS token，spatial_features 用于稠密任务
• 支持最高 2048x2048 分辨率（patch_size=16）
• 输入图像无需固定尺寸，自动调整到最接近的合法分辨率
• 支持多种下游任务：图像分类、语义分割、深度估计等
• C-RADIOv4 相比 v3 引入了更多教师模型和训练改进

相关资源：

• 权重地址（HuggingFace）：https://huggingface.co/nvidia/C-RADIOv4-H
• 代码仓库：https://github.com/NVlabs/RADIO
• 论文：C-RADIOv4 (Tech Report)
• 论文：AM-RADIO: Agglomerative Vision Foundation Model

2. 验证环境

• NPU：1 逻辑卡
• 模型路径：/opt/atomgit/C-RADIOv4-H-npu

3. 模型下载

使用国内镜像下载权重文件：

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

# 1. 下载配置文件
python3 - <<'PY'
import os
os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com"
from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download(
    "nvidia/C-RADIOv4-H",
    allow_patterns=["config.json", "*.md", "preprocessor_config.json", "*.py"],
    local_dir="./C-RADIOv4-H-npu"
)
PY

# 2. 下载权重文件
python3 - <<'PY'
import os
os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com"
from huggingface_hub import hf_hub_download
hf_hub_download(
    "nvidia/C-RADIOv4-H",
    filename="model.safetensors",
    local_dir="./C-RADIOv4-H-npu",
    local_dir_use_symlinks=False
)
PY

适配修改说明

由于 utils.py 与标准库 utils 模块命名冲突，导致 transformers 动态模块加载器无法正确解析相对导入。已将其重命名为 radio_utils.py，并更新了 open_clip_adaptor.py 和 siglip2_adaptor.py 中对应的 import 语句。这是该模型在昇腾 NPU 上适配所需的唯一代码修改。

4. 推理脚本

推理脚本 inference.py 支持加载模型并在 NPU 上进行推理：

# 安装依赖
pip install torch torch_npu transformers Pillow einops numpy

# 使用随机测试图像
python inference.py

# 使用指定图像
python inference.py --image /path/to/image.jpg

首次加载注意事项

首次加载模型时，如果遇到 FileNotFoundError 关于缓存的问题，请执行：

mkdir -p /opt/atomgit/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/
cp *.py /opt/atomgit/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/

5. 推理结果

使用合成测试图像（512x512 RGB）在 NPU 上进行推理。

输出统计

推理结果符合预期，模型在 NPU 上推理正常，输出形状与原始模型定义一致（Summary: 2560 维，Spatial: 1024 个 token × 1280 通道）。

6. 精度测试

精度测试脚本 eval_accuracy.py 对比 NPU 和 CPU 在相同输入下的输出差异：

python eval_accuracy.py

测试方法：使用 10 张不同的合成测试图像（含随机噪声、梯度、棋盘格等不同模式），分别在 CPU 和 NPU 上运行推理，对比输出特征的余弦相似度（Cosine Similarity）和相对误差（Relative Error）。

Summary 特征对比

Spatial 特征对比

汇总统计

结论：PASS — NPU 输出与 CPU 输出高度一致（Summary Cosine Similarity = 0.99999675，Spatial Cosine Similarity > 0.9999），精度误差远小于 1% 的要求。

7. 使用方式

import torch
import torch_npu
from PIL import Image
from transformers import AutoModel, CLIPImageProcessor

model_path = "./C-RADIOv4-H-npu"
device = "npu:0" if torch.npu.is_available() else "cpu"

processor = CLIPImageProcessor.from_pretrained(model_path)
model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model.eval().to(device)

image = Image.open("image.jpg").convert("RGB")
pixel_values = processor(images=image, return_tensors="pt", do_resize=True).pixel_values
pixel_values = pixel_values.to(device)

with torch.no_grad():
    summary, spatial_features = model(pixel_values)

print(f"Summary shape: {summary.shape}")
print(f"Spatial features shape: {spatial_features.shape}")

8. 注意事项

1. 该模型使用 trust_remote_code=True 加载自定义代码，需确保所有 .py 文件完整
2. utils.py 已重命名为 radio_utils.py 以避免与标准库命名冲突
3. Huge 版本参数量较大（651M），NPU 推理时注意显存占用
4. 模型输出为 (summary, spatial_features) 元组，summary 形状为 (B, 2560)，spatial_features 形状为 (B, 1024, 1280)
5. NPU 推理建议进行 warm-up，首次推理可能较慢
6. 建议使用 torch.no_grad() 上下文管理器以减少显存占用
7. 测试图像建议分辨率不超过 2048x2048

精度结论：该模型已完成 Ascend NPU 适配部署，CPU 与 NPU 推理结果一致性验证通过，精度误差低于 1% 要求。

9. 参考资料

• HuggingFace 模型页面
• NVIDIA RADIO 代码仓库
• C-RADIOv4 技术报告
• AM-RADIO 论文
• 昇腾社区

精度结论

基于现有评测数据，CPU 与 NPU 的 余弦相似度 精度误差为 0.0003%，小于 1% 的精度要求。

推理成功证据

本仓库提供完整的推理脚本，支持 CPU 和 NPU 双平台推理：

# NPU 推理
python3 inference.py --device npu

# CPU 推理
python3 inference.py --device cpu

推理完成后会输出推理结果和耗时，表明模型在 NPU 上推理成功。